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Enregistrement W2753542372 · doi:10.5430/jnep.v8n1p54

Exploring the patient experience of chronic illness through literature and film

2017· article· en· W2753542372 sur OpenAlexvenueno aff
Mariann Harding

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpathyPsychologyClass (philosophy)Reading (process)NursingMedicineMedical educationSocial psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Caring for patients with a chronic illness requires a holistic approach. To help RN-BSN nursing students in a course focusing on chronic illness see the patient as a unique individual and to foster empathy by emphasizing the person behind each patient, literature and film were used to make the patient’s lived experience of chronic illness real.Methods: Students read autobiographies or biographies and viewed film about the patient experience of chronic illness. Materials were selected based on the illness and patient issues described. Using the Socratic Seminar, students prepared questions based on weekly reading assignments; faculty prepared questions for each film, encouraging active participation and group discussion of underlying insights. Many discussions revolved around select film scenes or quotations students selected from the text and the comparison to their practice experience with similar patients in the clinical setting.Results: Satisfaction with the course was overwhelming, with all students rating every evaluative category as a “5”, strongly agreeing that the course advanced their empathy towards patients with chronic illness. Comments detailed students’ having a better understanding of how chronic illness truly affects the patient and family. The books resonated with the class more than the films, as the books had more detail and put the reader into the setting as if they were the person.Conclusions: The use of literature and film is an effective means to enhance RN-BSN nursing students’ ability to understand and empathize with a patient’s needs and was successful in helping students understand the patient experience.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,135
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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